１　はじめに

　列車内が「暑い」、「寒い」といった乗客からの不満の声は毎年多く寄せられています。これに対し、鉄道事業者は、冷房能力や空調制御性能の向上など、改善に向けた様々な取り組みを行っています。一方、列車内の乗客の温熱快適性に関する知見は少なく、現状あるいは対策後の改善効果を「乗客の快適性」の観点から予測・評価する手法は未だ確立されていません。より快適な車内温熱環境を実現するためには、空調技術の進歩と共に、乗客の温熱快適性を適確に予測・評価する技術の進歩が不可欠です。

　本研究では、夏季の通勤列車を対象に、営業列車内の温湿度測定調査を実施し、その特徴を把握しました。次に、営業列車の温熱環境を模擬した被験者実験を実施し、乗客の温熱感覚の特徴を把握しました。さらに、これらの結果を踏まえて、車内温熱環境の快適性予測手法を提案しました。

２　営業列車内の温湿度測定調査

　乗客が体感する温熱環境の特徴を把握するため、営業列車内の温湿度の測定調査を行いました。調査では、図１(a)のように、温湿度計を携帯した測定者が車端部から車体中央部の複数箇所に立ち、各箇所の温湿度を同時に測定しました。

　測定結果の例を図１(b) に示します。乗車後Ｂ駅までの約20分間は、車内各箇所の温湿度に大きな時間的変動は生じておらず、例えば車体中央部では26℃、50％rh程度の温湿度が継続しています。一方、Ｂ駅～Ｅ駅間（約17分間）では、温度4℃程度、湿度20％rh程度の温湿度上昇、Ｅ駅～Ｆ駅間（約８分間）では同程度の温湿度下降が車内全体で生じています。この温湿度変動は、駅停車時におけるホームから車内への外気侵入、乗客からの熱放出や水分蒸発、空調制御による冷房強度の調整等が複合的に絡み合って生じたもので、オフィス空間では見られない通勤列車内に特有の温熱環境といえます。

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  図１　営業列車内の温湿度測定調査の概要

３　実車両を用いた被験者実験

　車内温熱環境下での乗客の温熱感覚の特徴を把握するため、一般の鉄道利用者延べ約100人を対象に、定置状態の通勤車両内で温熱環境の体感実験を実施しました。実験では、営業列車の温熱環境を模擬した温湿度変動を被験者が立った状態で体感し、数分間隔で温冷感や快適性に関する主観評価（表１）を行いました。通勤列車では様々な混雑環境が想定されます。そこで、被験者の滞在領域を調整して、混雑率70％、140％、180％の各混雑環境を条件として実施しました。混雑率180％は、図２に示すような被験者同士が接触しないぎりぎりの混雑環境です。

　混雑率70％条件を例に、被験者が体感した温湿度変動を図３(a)、温冷感の評価結果を図３(b)、満足度の評価結果を図３(c) に示します。ただし、図３(c) の「寒い不満足率」は、「満足できない」かつ「もっと温度を上げて欲しい」と回答した割合、「暑い不満足率」は、「満足できない」かつ「もっと温度を下げて欲しい」と回答した割合、「不満足率」は両者の和に相当します。この結果で注目すべき点は、同様の温湿度でも、温湿度が下降しているか上昇しているかで、温冷感や快適性の評価が異なる傾向を示している点です。例えば、時刻5.5分（４回目評価）の温湿度下降時と時刻20.5分（14回目評価）の温湿度上昇時は、両者とも温湿度は概ね24℃、50％rhですが、前者の平均温冷感は「やや涼しい」付近で、「暑い不満足率」は13％程度であるのに対し、後者の平均温冷感は「中立」付近で、「暑い不満足率」は30％程度となっています。つまり、温湿度上昇時の方が下降時よりも温冷感はより暑い側の評価、「暑い不満足率」はより高い値になっています。これは、温湿度の変化方向（上昇／下降）が温熱快適性に影響を及ぼすことを示しています。

• 表１　実験で使用した主観評価項目と尺度
  
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  図２　被験者実験の様子（混雑率180％条件）

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  図３　被験者実験の結果例（混雑率70％条件）

４　車内温熱環境の快適性予測手法

　温熱快適性に及ぼす要因には、環境側の要因として温度、放射、湿度、風速、人側の要因として着衣量、代謝量があります。これらは「温熱６要因」として広く知られており、屋外／屋内（車内）を問わず、温熱快適性を予測・評価する上で無視できない基本要因です。これに加え、通勤列車内では、温湿度が時間的に変動する環境の変動性があり（図１(b)）、その変動性が人の温熱快適性に影響を及ぼすことを確認しました（図３）。そこで、温熱６要因とその時間的変動性の影響を考慮した車内温熱環境の快適性予測手法を作成しました（図４）。本手法は、人の生理状態予測と心理状態予測の2 段階で構成されます。

　第１段階の生理状態予測部では、人の体温調節機能を実装した数値計算モデル（人体熱モデル）により、時間的変動を伴う温熱環境下での人の皮膚温や発汗等の生理状態を予測します。ここでは、人体と周囲環境間の熱交換、人体内部で行われる血流による熱輸送や骨⇔筋肉⇔脂肪⇔皮膚間の熱伝導等を時々刻々と計算します。さらに、生理状態から「体感温度」を計算します。「体感温度」は、温熱環境を、無風、等温環境（放射の影響のない環境）、湿度50％rhと仮想設定した上で、先に予測した生理状態と同一となる気温を逆算（数値探索）することで得られます。「体感温度」により、温熱快適性に影響する多くの要因を、人の生理状態への影響という観点から１変数に情報を圧縮することが可能となり、解釈や分析が容易になります。

　第２段階の心理状態予測部では、生理状態予測部で計算された「体感温度」から、乗客の平均温冷感と不満足率を予測します。この予測には、前述した被験者実験データを基に、〔体感温度と平均温冷感〕、〔平均温冷感と不満足率〕を結びつけた関係式を利用しています（図４）。各関係式には、夏季の通勤列車内の乗客の温熱感覚の特徴が反映されているといえます。

　本手法を適用して予測した例を図３(b)、図３(c)に示します。温湿度変動環境下での平均温冷感、不満足率の変動を良く予測できていることが確認できます。図３は混雑率70％の場合ですが、混雑率140％、180％に対しても本手法が精度良く予測できることを確認しています。

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  図４　車内温熱環境の快適性予測モデルの全体像

５　おわりに

　夏季の通勤列車内の温熱環境と乗客の温熱感覚の特徴、そして、これらを考慮した車内温熱環境の快適性予測手法を紹介しました。本手法は、現状の予測・評価だけでなく、新たな対策の効果検証にも活用できると考えています。今回は夏季の通勤列車に焦点を当てましたが、他の車種・季節に対しても適用範囲を広げ、年間を通した快適な車内温熱環境に貢献できるよう、引き続き研究を進めていきます。